电力大数据与经济、社会存在广泛紧密的联系，电力大数据的价值不仅局限在电力行业内部，更体现在国民经济运行、社会进步及各行业创新发展等多个方面。
随着智能电网和信息化建设，电力行业积累了海量数据，这些数据在数据量、多样性、速度和价值方面有大数据的特征。电力行业已进入大数据时代。电力大数据是通过传感器、智能设备、监控设备、音频通信设备、移动终端等各种数据采集渠道，收集到的海量结构化、半结构化、非结构化的业务数据聚拢。
电力大数据是电力公司的新型资产，能够促进电力公司的业务管理向更精细、更有效的方向发展。大数据技术将推动信息技术平台的升级与改造，包括提升数据存储和及时处理的能力；补充对非结构化数据分析与利用的能力；增强对海量数据资源的价值挖掘能力。
电力大数据在应用过程中存在着对行业内外能源数据、天气数据等多类型数据的大量关联分析需求。通过与行业外数据的交互汇合，以及在此基础上的挖掘和分析，将会使电力大数据发挥出更大价值。
电力大数据从哪儿来？
电力大数据主要来源于发电、输电、变电、配电、用电和调度等各环节，可大致分为三类。
电网运行、设备检测或监测数据。主要包含在能量管理系统、配网络管理系统、广域量测管理系统、生产管理系统、电网调度管理系统、故障管理系统、图像监控系统等。
电力企业营销数据，如交易电价、售电量、用电客户等数据。主要包含在营销业务系统、95598客户服务系统、电能量计量系统、用电的信息采集系统等。
电力企业管理数据。主要包含在协同办公系统、企业资源计划系统（ERP）等。
电力大数据的特点
数据体量大
以江苏省用电数据为例，江苏省有4000多万电力客户，对居民客户每小时采集一次数据，每次数据项十多个，一天仅居民用电数据就几十亿项。
数据类型多
各类结构化、半结构化数据以及非结构化数据类型多。以非结构化数据为例，包括各变电站大量的监控设备产生的数据、客服与客户沟通留下的通话数据、无人机巡检产生的图片数据、办公系统流转过程中的各种类型电子文件等。
价值密度低
电网生产领域的检测监测数据、电网运行数据，所采集的绝大部分都是正常数据，价值比较大的却是少量的异常数据，异常数据是状态检修的关键依据。
处理速度快
以电网运行控制领域为例，要求在几分之一秒内对大量数据进行分析，以支持控制决策。
电力大数据应用
电力大数据应用涉及电网企业各业务方向，典型应用场景包括规划、建设、运行、检修、营销、运监、企管、服务等8大类。在规划方面：通过应用用电大数据，提高中长期负荷预测的准确度，指导电网规划。在运行方面：通过应用用电大数据，提高短期和日前负荷预测的准确度，指导调度计划的制定；通过应用电网运行大数据，优化电网运行方式；通过应用新能源发电大数据，提高新能源发电预测水平，提升电网消纳新能源发电的能力。在营销方面：应用用电大数据，刻画电力客户用电行为特征，优化客户管理策略。在服务方面：应用用电大数据，为部门提供的产业转移、产业发展、房屋空置率等社会经济指标；应用客服大数据，对热点问题的资源进行优化配置。
在新冠肺炎疫情防控过程中，为准确服务疫情防控和复工复产，国网浙江省电力有限公司根据电力客户历史用电量、当日用电量等数据，在国内“企业复工电力指数”，动态监测、直观反映当前企业复工复产情况。
2月14日，国家电网有限公司要求所属各省（自治区、直辖市）电力公司充分应用电力客户用电数据，支撑有序组织企业复工，并监测复工复产情况。电力公司结合本地区实际以及不同行业用电特性，研究制定不同行业的“复工电力指数”，准确支撑部门对不同行业，特别是防疫点企业和涉及民生等重要行业的复工复产要求。
从发展趋势来看，未来大数据平台应具备云+大数据的超汇合架构，实现实时性数据处理、事务型在线数据处理、机器学习的数据处理能力，同时，加强数据管理，实现更加智能的大数据存储与分析。
